一项具有里程碑意义的研究表明，儿童长新冠（Long Covid）可以通过特定的血液标记物进行检测，这些标记物经过人工智能（AI）分析，为准确和早期诊断铺平了道路。
研究人员发现了一种儿童长新冠的分子特征，这种特征可以通过血液测试检测到，并且使用AI诊断的准确率达到了93%。这一突破标志着儿科医疗的重大进步，为早期检测和个性化治疗带来了希望。
未来，诊断儿童长新冠可能就像做一次简单的血液测试一样容易，这要归功于人工智能（AI）。最近，由罗马天主教大学（Universita Cattolica del Sacro Cuore）、阿戈斯蒂诺·杰梅利大学综合医院（Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS）和耶稣儿童医院（Ospedale Pediatrico Bambino Gesù IRCCS）的研究人员进行的一项研究，在儿童血浆中发现了独特的长新冠分子特征。基于这些数据，一种AI工具能够以令人印象深刻的93%准确率诊断该病症。
这项研究于1月24日发表在《儿科研究》杂志上，该杂志隶属于Nature集团。研究由天主教大学医学与外科学院的儿科研究员、阿戈斯蒂诺·杰梅利大学综合医院儿科传染病科医生丹尼洛·博恩森索博士（Dr. Danilo Buonsenso）领导。耶稣儿童医院临床免疫学和疫苗学科的尼古拉·科图格诺博士（Dr. Nicola Cotugno）也参与了此项研究。
研究团队还包括天主教大学医学与外科学院普通和专科儿科研究员、阿戈斯蒂诺·杰梅利大学综合医院儿科传染病操作单元主任皮耶罗·瓦伦蒂尼博士（Dr. Piero Valentini），以及耶稣儿童医院复杂操作单元临床免疫学和疫苗学科主任保罗·帕尔马博士（Dr. Paolo Palma）。
长新冠平均影响约0.5%暴露于SARS-CoV-2的儿科患者。这种状况，也称为新冠后遗症或SARS-CoV-2急性后遗症，其特点是症状持续至少8至12周，这些症状在病毒感染前不存在，并对日常生活产生负面影响。长新冠几乎影响所有年龄段的患者，而在儿科患者中，10岁以上的孩子似乎受影响最严重，无论初始感染的严重程度如何。
在成人中，长新冠的“信号”已经在血液中被发现，但在儿科人群中尚未有类似的发现。
研究人员分析了112名年龄在0至19岁之间的年轻人的血液样本，其中34人被临床诊断为长新冠，32人在研究期间仍有活动性感染，27人患有儿童多系统炎症综合征（MIS-C，一种几乎总是需要重症监护的严重过度炎症反应），19人为健康对照组。
研究人员进行了血液蛋白质成分（蛋白质组学）分析，结果显示，与对照组相比，儿童长新冠患者的血浆中促炎和促血管生成趋化因子集CXCL11、CXCL1、CXCL5、CXCL6、CXCL8、TNFSF11、OSM、STAMBP1显著增加。基于蛋白质组学特征的人工智能模型能够以0.93的准确率、0.86的特异性、0.97的敏感性识别长新冠。
研究表明，儿科患者的长新冠在血浆中也呈现出独特的蛋白质特征，表现为全身和血管壁（内皮）炎症增加，这与成年人的情况相似。这一发现可能促使开发基于血液样本的常规诊断测试，从而及时并全面地照顾患有长新冠的儿童。
“本研究产生的免疫学数据提供了必要的证据，以确定在儿科长新冠中进行疗效和安全性研究的治疗目标。”耶稣儿童医院的科图格诺博士解释道。
“这项工作无可辩驳地证明，即使在儿科年龄段，长新冠也是一种有机免疫介导疾病，因此需要新的资金来研究最佳的治疗方法。”博恩森索博士总结道。
参考文献：“不同的促炎/促血管生成特征区分了患有长新冠的儿童与对照组”，作者为丹尼洛·博恩森索、尼古拉·科图格诺、多纳托·阿莫迪奥、朱塞佩·鲁本斯·帕斯丘奇、加布里埃莱·迪桑特、基亚拉·皮吉、埃琳娜·莫罗奇、亚历山德罗·普奇、朱利奥·奥利韦里、妮可·科兰托尼、洛伦扎·罗曼尼、阿里安娜·罗蒂利、亚历西娅·内里、罗莎·莫雷洛、米凯拉·萨利、阿德里亚娜·特雷穆莱特、弗朗切斯卡·拉斐莱利、朱塞佩·赞皮诺、保罗·罗西、皮耶罗·瓦伦蒂尼和保罗·帕尔马，2025年1月24日，《儿科研究》。
DOI: 10.1038/s41390-025-03837-0
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